logo
Shpory gosy

35. Метод расслаивания чм.

Простой и эффективный статистический метод, широко используемый в системе УК, - метод расслаивания

В основе метода – расслаивание статистических данных (т.е. группировка данных) в зависимости от условия их получения и обработка каждой группы в отдельности. Данные, разделённые на группы в соответствии с их особенностями, называют слоями (стратами), а сам процесс разделения на слои – расслаиванием (стратификацией). Существуют различные методы расслаивания, применение которых зависит от конечных задач. В производственных условиях обычно используется метод 4М, учитывающий факторы, зависящие от человека, машины, материала, метода. Расслаивание осуществляется:

1. по исполнителям – квалификации, полу, стажу работы и т.п.;

2. по оборудованию – году выпуска, марке, типу конструкции и т.п.;

3. по материалу – месту производства, фирме-производителю и т.п.;

4. по способу производства - технологии производства, масштабу производства и т.п.

В результате расслаивания обязательно должны соблюдаться два условия:

  1. различия между значениями СВ внутри слоя должны быть как можно меньше по сравнению с различием её значений в нерасслоенной исходной совокупности;

  2. различие между слоями должно быть как можно больше.

Пример:

Рассмотрим гистограмму результатов измерений пробивного напряжения полупроводниковых структур, изготовленных исполнителем А (левая часть n=75) и B (правая часть n=85) (данные из табл. 1).

Рис. 12. Гистограмма результатов измерений пробивного напряжения полупроводниковых структур

МОП-структуры, изготовленные исполнителем B, более качественные, т.к. имеют большее пробивное U. Результаты исполнителей A и B заметно отличаются друг от друга.

Вычислив среднее значение и дисперсию, имеем:

mA=189,4 S2A=13,2 Общее среднее m=194,95

mB=199,8 S2B=14,7 Общая дисперсия S2=41,2

Результаты показывают, что проведенное расслаивание резко уменьшает дисперсию внутри слоев.

При контроле качества изготовления изделий на практике возникает задача предполагаемого источника ухудшения качества продукции, когда разброс значений параметра качества около среднего значения возрастает. В случае НЗР контролируемого параметра качества такую информацию возможно получить путём расслаивания дисперсии с помощью дисперсионного анализа.